该视图提供偏最小二乘判别（PLS-DA）模式识别的参数配置、详细结果输出和相关多元统计图表。方法原理详见12.17 偏最小二乘回归。
相关的属性栏项目及说明如下：
| 项目名称 | 说明 | 选项 |
|---|---|---|
| 偏最小二乘回归 | 设置偏最小二乘回归的参数 | |
| 保留潜变量个数 | 设置PLS模型的潜变量个数，该值一般由交叉验证结果推导。设为0则按最大值自动设置。 | 取值范围：0～30 |
模式识别结果列表：表3. 模式识别样品预测结果。
| 表头名称 | 说明 |
|---|---|
| 样品ID及名称 | 显示测试集的样品编号及名称 |
| 预测值 | 显示根据PLS回归模型计算获得的样品所属分类预测值 |
| 置信度 | 根据偏最小二乘判别预测分类概率分布所推导出的分类预测的置信度（0-1），置信度越接近1，则说明预测的可靠程度越高。 |
| 预测分类 | 显示PLS模型对于测试集样品的最终分类预测结果 |
除偏最小二乘判别预测分类概率分布列表外，偏最小二乘判别在模式识别中的应用与多元统计分析项下的相同方法基本一致，具体操作和说明详见11.3.3偏最小二乘判别分析。